أفضل 7 أدوات AWS ETL في عام 2024

يشير Amazon Web Services (AWS) ETL إلى مجموعة من الأدوات والخدمات السحابية التي تساعد في استخراج البيانات من مصادر مختلفة وجعلها قابلة للاستخدام وتخزينها بطريقة تجعل من السهل تحليلها واتخاذ القرارات بناءً عليها. توفر أدوات AWS ETL ميزة فريدة للشركات التي تسعى إلى تبسيط عمليات البيانات الخاصة بها. وتتميز هذه الأدوات بالكفاءة وقابلة للتطوير والتكيف، مما يجعلها مثالية لمجموعة واسعة من الصناعات، بدءًا من الرعاية الصحية والتمويل وحتى تجارة التجزئة وغيرها.  

وفقا لتقرير صدر مؤخرا من قبل غارتنر، تخطط أكثر من نصف الشركات للانتقال نحو المنصات السحابية الصناعية بحلول عام 2028. ويعكس هذا التحول نهجًا جديدًا لاستخدام التقنيات السحابية كأصل استراتيجي، و سهل حياتك للابتكار والتمايز التنافسي.  تساعد AWS الشركات على الاستعداد للمستقبل من خلال الاستفادة من التكنولوجيا السحابية. وهي في طليعة هذا التحول، لا سيما في تحسين سير عمل البيانات من خلال أدوات AWS ETL.  

في هذه المقالة ، سنقوم مناقشة كل شيء عن أدوات AWS ETL، تستكشف أفضل الخيارات المتاحة في عام 2024 لمساعدتك على اتخاذ قرار مستنير.  

ما هي أدوات AWS ETL؟  

تقدم AWS مجموعة من ETL أدوات لمساعدة الشركات على دمج وإدارة بياناتها. تسهل هذه الأدوات على الشركات جمع البيانات ومعالجتها وتحليلها وتحويلها إلى رؤى مفيدة.  

هناك أربع أدوات رئيسية لـ AWS ETL مع فوائد فريدة يمكن أن تساعد الشركات على تحسين إدارة بياناتها. 

1. خط أنابيب بيانات AWS  

AWS Data Pipeline هي خدمة ويب تساعد على تسهيل نقل البيانات وتحويلها عبر وحدات تخزين AWS المختلفة, خدمات الحوسبة والمصادر المحلية. يحتوي على واجهة بسيطة تتيح للمستخدم سحب وإفلات مصادر البيانات والوجهات على لوحة مرئية. باستخدام AWS Data Pipeline، يمكن للمستخدم إنشاء مسارات بيانات ETL من خلال تحديد سمات اتصال محددة. 

خط أنابيب بيانات AWS يقدم ميزة الأتمتة، والتي تتيح للمستخدم جدولة سير عمل البيانات ليتم تشغيلها تلقائيًا. وهذا يعني أن البيانات دائمًا محدثة وجاهزة للتحليل. يعمل هذا المستوى من الأتمتة على تبسيط العمليات ويجعل معالجة البيانات أكثر كفاءة. 

تتميز الأداة بأنها متسامحة مع الأخطاء، مما يعني أنها مصممة للتعامل مع حالات الفشل وتقوم تلقائيًا بإعادة محاولة المهام التي تواجه أخطاء. يوفر AWS Data Pipeline أيضًا إشعارات قابلة للتخصيص لإبقاء المستخدم على علم بحالة سير عمل البيانات الخاصة به. 

أخيرًا، يمكن لـ AWS Data Pipeline إدارة الموارد تلقائيًا وتوفير قوالب معدة مسبقًا لسيناريوهات معالجة البيانات المعقدة، مما يحرر الشركات من التعقيدات الفنية لمعالجة البيانات. 

2. غراء AWS 

تم تصميم منصة ETL بدون خادم لأتمتة أعمال إعداد البيانات، مما يجعلها عملية خالية من المتاعب. من خلال توجيه AWS Glue إلى البيانات المخزنة داخل AWS، فإنه يحدد البيانات تلقائيًا ويستنتج بنيتها ويصنف البيانات التعريفية في كتالوج بيانات AWS Glue. الاكتشاف التلقائي للبيانات وتنظيمها يجعلها جاهزة على الفور لعمليات ETL، ويمكن الوصول إليها للاستعلام، والتأكد من أن مسارات التحليلات تبصر تحركها. 

يحتوي AWS Glue على واجهة مستخدم رسومية سهلة الاستخدام تتيح للمستخدمين إنشاء مسارات تحويل البيانات بأقل تكلفة تشويش، حتى لو لم يكن لديهم معرفة عميقة بالبرمجة. بينما يقوم المستخدمون بتجميع مهمة ETL بشكل مرئي، يقوم AWS Glue بإنشاء كود PySpark الضروري خلف الكواليس، مما يجعل استخدامه سهلاً. 

• يعمل Glue Data Catalog واكتشاف المخطط الآلي على تبسيط عملية ETL من خلال تنظيم بيانات تعريف البيانات مركزيًا، مما يسهل العثور عليها والوصول إليها وتحويلها. 

3. AWS لامدا 

AWS Lambda هي خدمة حوسبة بدون خادم تقدمها Amazon Web Services (AWS) والتي تنفذ التعليمات البرمجية استجابة لأحداث مختلفة، وتتعامل تلقائيًا مع موارد الحوسبة الأساسية. فهو يمكّن المستخدمين من توسيع خدمات AWS بمنطق مخصص أو تطوير خدمات الواجهة الخلفية دون إدارة الخادم. 

يدعم Lambda لغات برمجة متعددة، بما في ذلك Python وNode.js وJava وRuby وGo وPower Shell، مما يوفر المرونة بناءً على تفضيلات المستخدمين. 

باعتبارها أداة ETL، يمكن لـ AWS Lambda معالجة البيانات وتحويلها بسلاسة. من خلال الاستفادة من وظائف Lambda، يمكن للمستخدمين تصميم خطوط أنابيب ETL لاستخراج البيانات من مصادر مختلفة، وتحويلها وفقًا لمتطلبات محددة، وتحميلها إلى الوجهات المستهدفة. 

تستجيب Lambda لمختلف الأحداث، مثل طلبات HTTP عبر Amazon API Gateway، وتعديلات الكائنات في حاويات Amazon S3، وتحديثات الجدول في Amazon DynamoDB، مما يؤدي إلى تنفيذ تعليمات برمجية محددة من قبل المستخدم لتنفيذ الإجراءات المطلوبة.  

4. AWS Glue Data Brew  

AWS Glue DataBrew هي أداة تعمل على تبسيط وتسريع عملية إعداد البيانات للتحليل والتعلم الآلي. إنه مثل وجود مساعد ماهر يعتني بجميع مهام إعداد البيانات. 

باستخدام DataBrew، يمكن للمستخدمين بسهولة سحب البيانات من مصادر مختلفة وتنظيفها وإصلاح الأخطاء وتحويلها إلى تنسيق أكثر فائدة باستخدام واجهة بديهية. توفر هذه الأداة الوقت وتجعل إعداد البيانات في متناول الجميع، بغض النظر عن مهارات البرمجة.  

بعد تحسين البيانات، يمكن لـ DataBrew أتمتة هذه الخطوات. وهذا يعني أنه عند تلقي بيانات مماثلة في المرة القادمة، سيتذكر DataBrew العملية ويكررها تلقائيًا، دون أي تدخل من المستخدم. إنها أداة للشركات التي ترغب في استخدام بياناتها لاتخاذ القرارات أو بناء نماذج التعلم الآلي ولكنها لا تريد أن تتباطأ في الجوانب الفنية للحصول على البيانات.e البيانات جاهزة. 

خط أنابيب بيانات AWS مقابل صمغ AWS

AWS Glue هي خدمة حديثة بدون خادم تركز على الأتمتة والتكامل داخل نظام AWS البيئي. فهو يوفر طريقة سهلة وفعالة لمعالجة البيانات وتحويلها. من ناحية أخرى، تعد AWS Data Pipeline خدمة سير عمل أكثر تقليدية تعمل على أتمتة حركة البيانات وتحويلها. 

الميزات	خط أنابيب بيانات AWS	غراء AWS
واجهة المستخدم	السحب والإسقاط؛ وحدة التحكم الإدارية على شبكة الإنترنت؛ سطر الأوامر	واجهة المستخدم الرسومية المرئية والمبنية على التعليمات البرمجية
معالجة المعلومات	دفعة	دفعة والتدفق
التحجيم	قابلة للتطوير يدويًا للتعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة	المقاييس تلقائيا عند الطلب
بيئة التنفيذ	يمكن استخدامه على سحابة AWS أو محليًا	بدون خادم؛ تدار بالكامل من قبل AWS
التكامل مع خدمات AWS	يتكامل مع خدمات التخزين وقاعدة البيانات AWS	تكامل واسع النطاق مع خدمات AWS، بما في ذلك الدعم المباشر لمخازن البيانات وخدمات التحليلات
تزامن	يدعم الجدولة وتتبع التبعية ومعالجة الأخطاء	إدارة المهام المتقدمة، بما في ذلك المشغلات وتنسيق سير العمل باستخدام AWS Glue DataBrew
إدارة المخطط	لا يوجد اكتشاف أو إدارة للمخطط الأصلي	اكتشاف المخططات تلقائيًا وفهرستها وإدارتها باستخدام AWS Glue Data Catalog
قدرات التحول	البرامج النصية المخصصة لتحويل البيانات	يدعم كلاً من التحويلات المضمنة والبرامج النصية المخصصة.
التسعير	يتم تحصيل الرسوم بناءً على تكرار الأنشطة ومكان تنفيذها	الأجر بالساعة لوظائف ETL وبرامج الزحف، مع الحد الأدنى من الرسوم؛ رسوم إضافية مقابل استخدام Data Catalog وDataBrew

أفضل 8 أدوات إلى ETL البيانات in AWS 

اختيار أداة ETL لـ AWS الذي يلبي متطلبات عملك يمكن أن يكون a صعبة مهمة, خاصة إذا كنا نظر مجموعة أدوات AWS ETL المتاحة iن السوق. لتبسيط هذه العملية، قمنا بتجميع قائمة بالأفضل Aأدوات WS ETL. 

1. Astera  

Astera عبارة عن نظام أساسي شامل لتكامل البيانات يعمل على تبسيط وتسريع عمليات البيانات الخاصة بك مع التركيز على الأتمتة وسهولة الاستخدام. إنه يمكّن كلاً من المستخدمين التجاريين والتقنيين من إدارة سير عمل البيانات المعقدة دون الاعتماد على تكنولوجيا المعلومات بشكل مكثف.  

• يمكنك التكامل بسلاسة مع AWS، مما يعزز جودة بياناتك وعمليات ETL باستخدام Asteraالقدرات السحابية. 
• تأكد من سلامة ونظافة بياناتك قبل تخزينها في خدمات AWS مع ميزات إدارة جودة البيانات المتقدمة. 
• يمكنك تحويل البيانات بكفاءة باستخدام التحويلات والوظائف المعدة مسبقًا، مما يلغي الحاجة إلى خبرة واسعة في مجال الترميز. 
• إنشاء وإدارة خطوط أنابيب ETL على AWS بسهولة من خلال واجهة السحب والإفلات البديهية. 
• استخرج المعلومات القيمة من مصادر البيانات غير المنظمة مباشرةً إلى AWS باستخدام إمكانات استخلاص البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي. 
• يمكنك استيعاب البيانات من مصادر وتنسيقات مختلفة بسهولة في AWS باستخدام الموصلات المضمنة. 
• تحسين الخاص بك معالجة المعلومات المهام على AWS من خلال أتمتة وتنسيق سير عمل البيانات، مما يضمن توفر البيانات في الوقت المناسب. 
• يمكنك تحسين تعيين البيانات من المصدر إلى الوجهة باستخدام أداة رسم الخرائط التلقائية المدعومة بالذكاء الاصطناعي، والتي تعد ضرورية للحفاظ على جودة البيانات واتساقها في بيئات AWS.  

2. غراء AWS  

AWS Glue عبارة عن خدمة ETL مُدارة بالكامل تعمل على أتمتة إعداد بياناتك للتحليلات، مما يوفر طريقة سلسة لتنظيم بياناتك وتنقيتها وتحويلها في النهاية.  

الايجابيات 

• تلغي بنية AWS Glue بدون خادم الحاجة إلى إدارة البنية التحتية، مما يسمح للمستخدم بالتركيز على تحليل البيانات. 
• فهو يوفر فعالية من حيث التكلفة، والفواتير على أساس الموارد المستخدمة.  
• يعمل AWS Glue على تبسيط إنشاء مهام ETL من خلال واجهة سهلة الاستخدام وإنشاء التعليمات البرمجية تلقائيًا.  

سلبيات

• توفر الخدمة تحكمًا محدودًا في موارد الحوسبة، والتي قد لا تتوافق مع جميع متطلبات المشروع أو احتياجات الحوسبة المحددة. 

• يدعم AWS Glue فقط Python وScala للبرمجة النصية، مما قد يؤدي إلى تعقيد تكامل نصوص ETL الحالية المكتوبة بلغات أخرى. 

3. خط أنابيب بيانات AWS

AWS Data Pipeline هي خدمة ويب لمعالجة البيانات ونقلها بين AWS والمصادر المحلية ومصادر التخزين.  

الايجابيات

• يوفر AWS Data Pipeline الدعم لمجموعة من قواعد بيانات AWS ويوفر واجهة تحكم بديهية  
• يقوم بإنشاء الموارد والمجموعات فقط عند الضرورة.  
• تتم حماية البيانات أثناء الراحة والحركة من خلال آليات التحكم في الوصول الخاصة بـ AWS.  

سلبيات

• يمكن أن تكون إدارة عمليات التثبيت والتكوينات المتعددة على موارد الحوسبة ضمن مسارات البيانات أمرًا صعبًا  
• قد يجد المبتدئون تمثيل الشروط المسبقة والمنطق المتفرع معقدًا.  
• بالنسبة للمستخدمين الذين يحتاجون إلى بيانات من خدمات خارجية، قد لا يكون AWS Data Pipeline هو الخيار الأنسب.  

4. غرزة (المكتسبة بواسطة تالند) 

تعمل Stitch على تبسيط عملية نسخ البيانات من مصادر مختلفة إلى مستودع البيانات الخاص بك، مما يتيح تحليلات بيانات فعالة وآمنة. 

الايجابيات

• Tإعداد النظام الأساسي وواجهة سهلة الاستخدام يجعل الخاص بك إنشاء خط أنابيب البيانات بسرعة. 
• مع دعم لأكثر من متعدد مصادر البيانات، يمكنك دمج مجموعة متنوعة من البيانات في سير عمل التحليل الخاص بك. 
• إن التزام Stitch بـ SOC 2 وHIPAA وGDPR يضمن أن عمليات البيانات الخاصة بك تلبي معايير الأمان والخصوصية. 

سلبيات

• قد يؤدي التخصيص المحدود للنظام الأساسي إلى تقييد القدرة على تخصيص خطوط أنابيب البيانات لتلبية احتياجات العمل المعقدة أو المحددة. 
• Iقدرات التحويل محدودة، مما قد يتطلب أدوات إضافية لمعالجة البيانات المعقدة. 
• توفر Stitch خيارات مراقبة محدودة، مما يشكل تحديات أمام الشركات التي تحتاج إلى مراقبة وتنبيهات في الوقت الفعلي. 

5. تكامل 

تكامل هو منصة سحابة القائم هذا يبسط تكامل البيانات من مصادر متعددة. هذا تيارes عملية تجميع البيانات وتحويلها لتلبية احتياجاتك التحليلية. 

الايجابيات

• فهو يعزز عمليات تحويل البيانات، وتسهيل سير العمل السريع والفعال للتعامل مع البيانات. 
• تعمل الأداة على تبسيط عمليات التكامل، خاصة مع بيئات Salesforce، مما يؤدي إلى تحسين مهام دمج البيانات.  
• Iميزات أمان ts، بما في ذلك التشفير والامتثال لـ SOC 2 والحمايةs البيانات طوال عملية ETL. 

سلبيات 

• يمكن أن يؤدي تسجيل الأخطاء الأساسية في النظام الأساسي إلى زيادة صعوبة استكشاف المشكلات المعقدة وإصلاحها.  
• Tقد تمثل الواجهة تحديات أثناء التنقل في تكوينات خطوط أنابيب البيانات الأكثر تعقيدًا. 
• لم يتم دمج بعض جوانب ميزات النظام الأساسي بشكل كامل. 

6. Talend (المكتسبة بواسطة قليك) 

تقدم Talend حلاً لاحتياجات ETL الخاصة بك، وتسهيل استخراج البيانات وتحويلها وتحميلها باستخدام نظامها الأساسي مفتوح المصدر.  

الايجابيات

• فإنه يوفر توفير التكاليف وإمكانيات التخصيص بفضل طبيعته مفتوحة المصدر، مما يجعله خيارًا اقتصاديًا ال مهام تكامل البيانات. 
• تسمح الموصلات بالربط السهل بمصادر البيانات والتطبيقات المختلفة، مما يحسن قدرات التكامل. 
• فهو يوفر وظيفة السحب والإفلات التي تعمل على تبسيط إنشاء عملية ETL وإدارتها. 

سلبيات

• تقدم Talend منحنى تعليمي حاد للقادمين الجدد إلى ETL أو تكامل البيانات. 
• في حين أن Talend تفتخر بمجتمع كبير من المستخدمين، إلا أن خيارات الدعم الخاصة بها محدودة أكثر من أدوات ETL التقليدية. 
• يمكن أن تواجه Talend تحديات الأداء من خلال مجموعات البيانات الكبيرة جدًا أو التحويلات المعقدة.  

7. المعلوماتيّة 

تعمل Informatica على تبسيط تكامل البيانات وإدارتها عبر أنظمة المصادر المختلفة، مما يعزز تخزين البيانات وجهود ذكاء الأعمال. 

الايجابيات 

• لها واجهة رسومية تسهلإنه تصميم عملية ETL ومراقبة الجلسة وإدارة المهام الشاملة بسهولة. 
• المنصة يمكن إدارة متعددة أنواع البيانات، بما في ذلك الرسائل الموضوعة في قائمة الانتظار والبيانات غير المنظمة، مما يضمن إكمال تكامل البيانات. 
• ومن خلال منصة Informatica المركزية القائمة على الويب، يمكن للمؤسسات تحقيق حوكمة البيانات و تخفيضات في التكاليف الإدارية.  

سلبيات

• يفتقر مراقب سير العمل إلى ميزة الفرز، مما يجعل من الصعب التمييز بين المجلدات الأساسية وغير الأساسية. 
• لا يدعم Repository Manager نقل العناصر بين المجلدات أو استيراد ملفات تصدير XML. 
• لا يمكن تطوير التعيينات وسير العمل باستخدام مجموعة الأدوات الحالية.  

كيفية تحديد أداة AWS ETL المناسبة 

عندما يتعلق الأمر بأدوات AWS ETL، هناك العديد من الخيارات المتاحة، جميعها تدعي أنها الأفضل ال احتياجات معالجة البيانات. قد يكون من الصعب اختيار الخيار الصحيح. للمساعدة في اتخاذ قرار مستنير، دعونا اكتشف الأكثر عوامل مهمة لنتأمل:  

مصادر البيانات التي يدعمها 

يجب أن توفر الأداة دعمًا واسعًا لمصادر البيانات المختلفة. يتضمن ذلك قواعد البيانات التقليدية مثل MySQL أو PostgreSQL والخدمات السحابية وحتى منصات البيانات المتدفقة. 

على سبيل المثال، ستستفيد الشركة التي تستخدم مزيجًا من قواعد البيانات المحلية والخدمات المستندة إلى السحابة من أداة ETL التي يمكنها دمج البيانات من جميع هذه المصادر بسلاسة. 

ميزات نسخ البيانات 

القدرة على تكرار البيانات بكفاءة أمر ضروري. يجب أن توفر الأداة إمكانات النسخ المتماثل للبيانات في الوقت الفعلي، مما يضمن مزامنة البيانات بشكل مستمر بين المصدر والوجهة.  

يعد هذا أمرًا مهمًا للشركات التي تعتمد على البيانات الحديثة للتحليلات واتخاذ القرارات في الوقت الفعلي. على سبيل المثال، قد تحتاج منصة التجارة الإلكترونية إلى تكرار البيانات باستمرار لتحليل سلوك العملاء ومستويات المخزون في الوقت الفعلي. 

الترميز الصفري 

بالإضافة إلى ذلك، بالنسبة للشركات التي تهدف إلى تقليل جهد البرمجة أو القضاء عليه تمامًا، تعد أدوات AWS ETL بدون تعليمات برمجية خيارًا قيمًا. توفر هذه الأدوات واجهة سهلة الاستخدام حيث يمكن للمستخدمين إنشاء مهام ETL وإدارتها ومراقبتها دون كتابة سطر واحد من التعليمات البرمجية.  

تعمل واجهات السحب والإفلات والموصلات المعدة مسبقًا لمصادر البيانات والوجهات الشائعة على تسهيل وصول المستخدمين إلى هذه الأدوات بغض النظر عن خبرتهم الفنية. ومن الأمثلة على ذلك فريق التسويق الذي لا يتمتع بمهارات البرمجة ويحتاج إلى دمج بيانات العملاء من منصات مختلفة للتحليل؛ ستمكنهم أداة ETL بدون كود من إعداد وإدارة عمليات التكامل هذه دون عناء. 

Cخدمة دعم العملاء 

دعم العملاء الجيد أمر حيوي. يجب أن تأتي أداة ETL مع خيارات دعم شاملة، بما في ذلك الدعم المباشر على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع والوثائق الشاملة ومنتديات المجتمع حيث يمكن للمستخدمين تبادل النصائح والحلول.  

وهذا مهم بشكل خاص للشركات التي قد تواجه سيناريوهات تكامل معقدة أو تحتاج إلى إرشادات حول تحسين عمليات ETL الخاصة بها. قد تفضل الشركة أداة تتمتع بسمعة طيبة في تقديم الدعم سريع الاستجابة والمفيد لحل أية مشكلات تنشأ بسرعة. 

التسعير 

تعتبر تكلفة أداة ETL أحد الاعتبارات المهمة. تختلف هياكل التسعير بشكل كبير، بدءًا من النماذج القائمة على الاشتراك وحتى خطط الدفع أولاً بأول بناءً على حجم البيانات التي تتم معالجتها. يجب أن تبحث الشركات عن أسعار شفافة تتوافق مع أنماط استخدام البيانات وقيود الميزانية.  

بالنسبة للشركات الناشئة الصغيرة أو الشركات ذات احتياجات معالجة البيانات المتقلبة، قد تكون الأداة التي تقدم أسعارًا قابلة للتطوير أو طبقة مجانية لكميات أقل من البيانات أكثر فائدة.

أفكار ختامية  

يعد اختيار أداة AWS ETL المناسبة أمرًا أساسيًا للشركات التي تتطلع إلى استخدام بياناتها بكفاءة. لا تعمل هذه الأدوات على تبسيط عمليات البيانات فحسب، بل تعمل أيضًا على تمكين المؤسسات من اتخاذ قرارات مستنيرة بناءً على رؤى دقيقة. أثناء استكشاف أفضل الخيارات لاحتياجات إدارة البيانات الخاصة بك، فكر في كيفية توافق ميزات مثل الأتمتة وقابلية التوسع وجودة البيانات مع أهدافك.  

Astera تبرز باعتبارها أداة AWS ETL الرائدة، حيث توفر سهولة لا مثيل لها في الاستخدام، وقدرات التشغيل الآلي، وميزات جودة البيانات الشاملة. خبرة Asteraالقوة التحويلية لنفسك مع أ مجانا محاكمة شنومك يوم or جدولة عرض لمعرفة كيف يمكن تبسيط عمليات البيانات الخاصة بك ودفع عملك إلى الأمام.